강화 학습 정책 경사 알고리즘

정책 경사 알고리즘은 중요한 강화 학습 알고리즘으로 정책 기능을 직접 최적화하여 최상의 전략을 찾는 것이 핵심입니다. 가치함수를 간접적으로 최적화하는 방법에 비해 정책 기울기 알고리즘은 수렴성과 안정성이 더 좋고, 연속적인 행동 공간 문제를 처리할 수 있어 널리 사용됩니다. 이 알고리즘의 장점은 추정값 함수 없이도 정책 매개변수를 직접 학습할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 정책 경사 알고리즘은 고차원 상태 공간과 연속 행동 공간의 복잡한 문제에 대처할 수 있습니다. 또한 정책 기울기 알고리즘은 샘플링을 통해 기울기를 근사화할 수 있어 계산 효율성도 향상됩니다. 요약하자면, 정책 그라디언트 알고리즘은

에 대한 강력하고 유연한 방법입니다. 정책 그라디언트 알고리즘에서는 상태 s에서 조치 a를 취할 확률을 제공하는 정책 함수 pi(a|s)를 정의해야 합니다. 우리의 목표는 이 정책 기능을 최적화하여 장기 누적 보상 측면에서 기대되는 최대 보상을 생성하는 것입니다. 구체적으로, 정책 함수의 기대 수익 J(theta)를 최대화해야 합니다.

J(theta)=mathbb{E}_{tausim p_theta(tau)}[R(tau)]

여기서 , theta는 정책 함수의 매개변수이고, tau는 궤적을 나타내며, p_theta(tau)는 정책 함수에 의해 생성된 궤적 tau의 확률 분포, R(tau)는 궤적 tau의 반환값입니다.

기대 수익률 J(세타)를 최대화하려면 정책 함수를 최적화하고 경사 상승 알고리즘을 사용해야 합니다. 구체적으로, 정책 함수 nabla_theta J(theta)의 기울기를 계산한 다음 기울기 방향에 따라 정책 함수의 매개변수 theta를 업데이트해야 합니다. 정책 함수의 기울기는 중요도 샘플링 및 로그 기울기 기법을 사용하여 계산할 수 있습니다.

nabla_theta J(theta)=mathbb{E}_{tausim p_theta(tau)}[sum_{t=0}^{T-1}nabla_thetalogpi(a_t|s_t)R(tau)]

그 중 T는 궤적의 길이이고, logpi(a_t|s_t)는 상태 s_t에서 조치 a_t를 취할 확률의 로그를 나타내는 정책 함수의 로그이며, R(tau)는 정책 함수의 보상이다. 궤도.

정책 그라데이션 알고리즘은 다양한 최적화 방법을 사용하여 정책 함수의 매개변수를 업데이트할 수 있습니다. 그 중 일반적으로 사용되는 방법은 Gradient-based Optimization 방법이다. 특히 SGA(확률적 경사 상승 알고리즘)를 사용하여 정책 함수의 매개변수를 업데이트할 수 있으며 공식은 다음과 같습니다.

theta_{t+1}=theta_t+alphanabla_thetahat{J}(theta_t)

여기서 알파는 학습률이고, hat{J}(theta_t)는 궤적 배치의 평균 수익률을 사용하여 예상 수익률 J(theta_t)를 추정합니다. 실제 응용에서는 신경망을 사용하여 정책 함수를 표현한 다음 역전파 알고리즘을 사용하여 정책 함수의 기울기를 계산하고 최적화 프로그램을 사용하여 정책 함수의 매개변수를 업데이트할 수 있습니다.

정책 그라디언트 알고리즘에는 기본 정책 그라디언트 알고리즘, Actor-Critic 알고리즘, TRPO 알고리즘 및 PPO 알고리즘 등과 같은 다양한 변형이 있습니다. 이러한 알고리즘은 모두 서로 다른 기술을 사용하여 정책 그라데이션 알고리즘의 성능과 안정성을 향상시킵니다. 예를 들어 Baseline Policy Gradient 알고리즘은 Baseline 함수를 도입하여 분산을 줄이고, Actor-Critic 알고리즘은 Value Function을 도입하여 효율성을 향상시키며, TRPO 알고리즘은 정책 함수의 업데이트 진폭을 제한하여 수렴을 보장하며, PPO 알고리즘은 기법을 사용합니다. 정책 기능 업데이트의 균형을 맞추고 안정성을 보장합니다.

정책 경사 알고리즘은 실제로 널리 사용되며 로봇 제어, 게임 플레이, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 성공적으로 사용되었습니다. 연속적인 행동 공간 문제를 처리하는 능력, 더 나은 수렴성과 안정성 등 많은 장점을 가지고 있습니다. 그러나 정책 기울기 알고리즘에도 수렴 속도가 느리고 로컬 최적 솔루션에 대한 취약성과 같은 몇 가지 문제가 있습니다. 따라서 향후 연구에서는 정책 기울기 알고리즘을 더욱 개선하여 성능과 적용 범위를 향상시켜야 합니다.

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